在R中为一个响应、多个独立响应和分层数据的随机截距拟合模型

请原谅我是编程和R的新手

我试图评估我的数据集中的观察组之间是否存在相关性，这是一个分层样本响应变量，数据是根据住房密度从5个人口普查区收集的。一位统计顾问告诉我：

要快速检查相关性，您需要您的回答和预测值，以及从中抽取家庭样本的人口普查区块的唯一标识符。用所有可能重要的预测值和人口普查区的随机截距拟合模型。拟合模型将提供有关普查区块之间是否存在大量差异的信息。如果没有，这将构成块内响应不相关的证据

如何在R中编写此脚本？如何为普查区块指定唯一标识符？如何为普查块指定随机截距？我必须使用混合效果模型还是仅使用lm

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非常感谢您的帮助。

这里非常欢迎初学者提问，但需要更具体。向我们展示1您的数据使用dputhead。。。你需要一个nlme包中的混合效果模型lme将是最容易使用的，尽管你也可以在lme4包中使用lmer。您的模型看起来类似于lmesponse~predictor1+predictor2+predictor3，random=~1 | censusblock，data=mydata。人口普查块的唯一标识符可能只是数据框中的“censusblock”列。如果您不知道如何将数据读入R之类的基础知识，请从R的介绍开始，或者从网站上的众多介绍中选择一个开始。Pinheiro&Bates 2000是经典参考。@Ben Bolker感谢Ben！这很有帮助。我比较熟悉R中的基本功能，例如read.csv，以便将数据输入R。我已经开始使用aov和lm模型，并使用step双向AIC选择最佳模型。但我不确定如何解决我的数据集的这个特殊问题，这是我会见的一位统计顾问提出的。根据我在Crawley的R书中读到的内容，我怀疑我会使用lme或lme4，但我在文献中找不到任何专门针对这一点的东西。所以，谢谢！